基于高分二号的矿区土地利用精细分类与分析

论文摘要

以陕西大西沟金属矿区为研究区,选取国产高分二号卫星全色锐化的多光谱影像为主要数据源,并以研究区的实地调查资料为辅助资料,采用面向对象的支持向量机(SVM)监督分类方法和基于像素SVM分类对该地区的土地利用精细分类,多角度分析比较。结果表明前者分类精度达到了87.63%,更适合矿区土地利用精细分类。从而采用前者分类方法结合矿区道路距离图和矿渣分布图,来分析研究矿区土地变化的一些特征以及对周边环境的影响,为矿区的土地利用和规划提供重要基础。

论文目录

• 1 研究框架与理论分析
•   1.1 研究框架
•   1.2 遥感影像分类方法
• 2 实验数据
•   2.1 实验数据概况
•   2.2 遥感数据的预处理
• 3 实验分类流程
•   3.1 基于像素的SVM分类
•   3.2 面向对象的SVM分类
•   3.3 精度评价和结果分析
• 4 土地利用状况分析及整治措施
•   4.1 采矿区对周边影响分析
•   4.2 煤矿废渣的影响分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 董佰山,杨耘,崔琴芳

关键词: 高分二号数据,土地精细分类,遥感,大西沟铁矿区,影响分析

来源: 甘肃科学学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学

专业: 环境科学与资源利用,农业经济

单位: 长安大学地质工程与测绘学院,西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室

基金: 国家自然科学基金(41301386),国土资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室开放基金(2014026170099)

分类号: X87;F301.2

DOI: 10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2019.01.016

页码: 81-85

总页数: 5

文件大小: 3036K

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